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    序效率越來(lái)越低,且并發(fā)頻繁。 使用Redis的List(鏈表),例如存儲(chǔ)最新1000條評(píng)論,當(dāng)請(qǐng)求的評(píng)論數(shù)在這個(gè)范圍,就不需要訪問(wèn)磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù),直接從緩存中返回,減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力的同時(shí),提升APP的響應(yīng)速度。 分布式緩存服務(wù) Redis 分布式緩存服務(wù)(簡(jiǎn)稱(chēng)DCS)業(yè)界首個(gè)支持Arm
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    力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如 MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪問(wèn)的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。 4、 高性能計(jì)算
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    Day1——分布式緩存服務(wù)Redis入門(mén)及特性介紹 第2章 Day2——proxy集群和原生集群 第3章 Day3——大key、熱key在線分析 第4章 Day4——集群讀寫(xiě)分離和主從讀寫(xiě)分離 第5章 Day5——在線遷移(全量和增量) 分布式緩存服務(wù) Redis 分布式緩存服務(wù)(簡(jiǎn)
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    HDFS是Apache的Hadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目,HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。HBase位于結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)層,Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持。除了HBase產(chǎn)生的一些日志文件,HBase中的所有數(shù)據(jù)文件都可以存儲(chǔ)在Hadoop HDFS文件系統(tǒng)上。
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    度上節(jié)省硬件存儲(chǔ)成本。 CarbonData索引緩存服務(wù)器 為了解決日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量給driver帶來(lái)的壓力與出現(xiàn)的各種問(wèn)題,現(xiàn)引入單獨(dú)的索引緩存服務(wù)器,將索引從Carbon查詢(xún)的Spark應(yīng)用側(cè)剝離。所有的索引內(nèi)容全部由索引緩存服務(wù)器管理,Spark應(yīng)用通過(guò)RPC方式獲取需要的
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